01. 线性回归(Linear Regression) 梯度下降算法在机器学习方法分类中属于监督学习。利用它可以求解线性回归问题,计算一组二维数据之间的线性关系,假设有一组数据如下下图所示 其中X轴方向表示房屋面积、Y轴表示房屋价格。我们希望根据上述的数据点,拟合出一条直线,能跟对任意给定...
梯度下降(Gradient Descent) 梯度下降背后的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合(θ0,θ1,…,θn)(�0,�1,…,��),计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个局部最小值,因为我们并没有尝试完所有的参数组合,所以不能确定我们得到的局部最...
基于梯度下降算法求解线性回归 一:线性回归(Linear Regression) 梯度下降算法在机器学习方法分类中属于监督学习。利用它可以求解线性回归问题,计算一组二维数据之间的线性关系,假设有一组数据如下下图所示 其中X轴方向表示房屋面积、Y轴表示房屋价格。我们希望根据上述的数据点,拟合出一条直线,能跟对任意给定的房屋面积实现...
* BGD(批量梯度下降)算法的线性回归是一种迭代聚类算法,其工作原理如下: * BGD给出了数据集和目标集,试图找出适合目标集的数据集的最佳参数。 * 在每次迭代中,算法计算代价函数(cost function)的梯度并使用它来更新所有参数。 * 算法在固定次数的迭代后终止(如本实现中所示)通过足够的迭代,算法可以最小化成本函...
Lasso回归是一种使用L1正则化的线性回归方法,它可以通过梯度下降法进行求解。下面是Lasso回归梯度下降法的求解步骤: 1. 初始化模型参数:初始化权重系数w和偏置b为0或者随机值。 2. 计算预测值:根据当前的权重系数w和偏置b,计算预测值y_hat。 3. 计算损失函数的梯度:计算损失函数关于预测值y_hat的梯度,即对于线...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法 人工智能-研究所 终于看懂了神经网络、线性回归、梯度下降这些机器学习核心概念了!这个逐步可视化教程我能刷一天! 皮皮说AI ...
梯度下降算法一元线性回归的算法模型 梯度下降求解逻辑回归 一、The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子,你有两个考试的...
以下关于回归算法描述中不正确的是 A. 最小二乘法可以求解线性回归问题 B. 梯度下降法可以求解线性回归问题 C. 利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解 D. 学习率是梯度下降法的重要参数 相关知识点: 试题来源: 解析 :C 反馈 收藏
关于线性回归,以下说法错误的是( )? 线性回归是一种有监督学习算法线性回归能够求解二次曲线拟合问题线性回归模型能够通过梯度下降策略训练线性回归能够求解直线(或超平面)拟合问题 相关知识点: 试题来源: 解析 线性回归模型能够通过梯度下降策略训练 反馈 收藏 ...
前面从理论上了解了下梯度学习算法的原理实现(如果没看的话建议先看下我前面写的原理实现点击此处跳转),现在我们基于代码来实现预测房价,房价数据集仍是开源的波斯顿房价数据集,前面我们计算的公式如下 而O_0和O_1(图中的符号不好打,就这样表示了)迭代更新的公式为如下图 ...